CNN中的特征提取器有什么优势

CNN中的特征提取器有以下优势：

1. 局部感受野：CNN中的每个神经元只对输入的一小块区域进行计算，这使得CNN能够提取图像中的局部特征。

2. 参数共享：CNN中的不同神经元共享相同的权重，这大大减少了模型需要学习的参数数量，从而降低了过拟合的风险。

3. 多层次特征：CNN通过多层卷积和池化操作，能够逐渐提取出图像的更高级别的特征，从而达到更好的分类效果。

4. 平移不变性：CNN中的卷积操作可以使得模型对于图像的平移具有一定的不变性，这使得模型更加鲁棒，可以处理不同位置的同一类物体。

5. 易于并行化：CNN中的卷积和池化操作可以方便地进行并行计算，这使得CNN在GPU等硬件加速下能够快速地进行训练和推理。